rmf570 - Financial Data Analytics mit R: Methods and Applications (Complete module description)

rmf570 - Financial Data Analytics mit R: Methods and Applications (Complete module description)

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Module label Financial Data Analytics mit R: Methods and Applications
Modulkürzel rmf570
Credit points 6.0 KP
Workload 180 h
(
internetgestützte (betreute) Selbstudienphasen: ca. 160 Std; synchrone Phasen: ca. 20 Std.
)
Institute directory Department of Mathematics
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master's programme Risk Management and Financial Analysis (Master) > Wahlpflichtmodule
Zuständige Personen
  • Ruckdeschel, Peter (module responsibility)
  • Centre for lifelong learning (C3L) (module responsibility)
Prerequisites
Keine
Skills to be acquired in this module
  • Die Teilnehmenden sammeln praktische Erfahrung im Umgang mit statistischen Datenanalysen im Versicherungs- und Finanzbereich. 
  • Insbesondere können sie Daten aus verschiedenen Quellen importieren (Datenbanken/Excel/Inhouse-Formate). 
  • Mit Hilfe von Simulationsstudien können sie Risikokennziffern kritisch beurteilen und dadurch Reports mit statistischen Auswertungen für das regelmäßige Meldewesen in standardisierter Form verfassen. 
  • Darüber hinaus können sie Ergänzungsinfrastruktur zu R eigenständig auffinden und verwenden.
Module contents
Allgemein:
  • multivariate Verfahren:
    Hauptkomponentenanalyse / Dimensionsreduktion, Diskriminanzanalyse & Klassifikation, Clustering, Multidimensional Scaling
  • Techniken des maschinellen Lernens:
    Modellwahl und Regularisierung (Lasso, elasticnet, Kreuzvalidierung), Bagging Boosting. Klassifikationsbäume, Random Forest, Einstieg in TensorFlow, Einstieg in Text Mining
  • Zeitreihen und prädiktive Modelle 
R für Finanzdienstleister:
  • R verbinden mit anderer IT-Infrastruktur (R & Excel, R & Datenbanken, das R Bloomberg-package.)
  • Infrastruktur für R in Versicherungs- und Finanzanwendungen
    (Verarbeitung von Zeitangaben, Rmetrics; R-Pakete für die Versicherung; Pakete zur Portfolio Optimierung; domänenspezifische Dateninfrastruktur)
Drei weitere Kapitel richten sich an den Schwerpunkten der Hörerschaft aus und werden ausgewählt aus:
  • Parametrische Volatilitätsmodellierung in R
  • Zinsmodelle / Fixed Income 
  • Prädiktive Modelle in der Tarifierung 
  • Unsicherheitsbemessung und Exposureberechnung in der Schadenreservierung Langlebigkeitsrisiko und Sterbetafeln
  • Berechnung von Value at Risk und Expected Shortfall in R 
  • Copulas in R
  • Kreditrisiko in R 
Literaturempfehlungen
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Links
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Language of instruction German
Duration (semesters) 16 Wochen Semester
Module frequency Das Modul wird in einem Turnus von ca. vier Semestern angeboten.
Module capacity 25
Examination Prüfungszeiten Type of examination
Final exam of module
Studienbegleitende Prüfungsleistungen
G
Form of instruction Seminar
*Die Angaben zu den folgenden Punkten ergeben sich aus der Modulbeschreibung (s.o.)
SWS 0
Frequency --